本文指出AI岗位面试重点已从掌握LangGraph、RAG等框架转向项目问题解决能力。作者通过自身经历分享，强调面试官更关心项目实施中遇到的挑战、解决方案及设计取舍。建议应聘者深入复盘项目，思考技术选型、问题排查及优化方向，而不仅是背诵理论流程。文章强调，AI岗位招聘的不是“会用大模型的人”，而是“能解决实际问题、能兜底、能清晰阐述问题与解决过程的人”。

最近面了几家 AI 相关的岗位，有个感受还挺明显的。面试官好像已经不太关心你会不会调用大模型 API 了, 至少我碰到的几场是这样。

现在基本不会问你会不会掉调API, 会不会langGraph, 会不会langChain。不是他们不重要，而是人人都会。你简历上写 LangGraph、RAG、MCP，面试官听完一般只会接着问一句：那你这个东西，有出过什么问题吗？

我第一次被问到的时候，其实是卡住的，有点懵, 因为我那个项目跑通的时候挺顺的，几乎没遇到过失败的时候, 就算卡住了也是交给ai去修复让ai去想解决办法, 很少自己去想过。

之前做项目，我关注的更多是功能有没有实现、流程能不能跑通。只要最后结果正常，我就觉得差不多了。但真要我讲中间遇到过什么问题，为什么这么设计，有没有考虑过其他方案，我反而一下子不知道怎么回答。

后来才意识到，我之前准备面试的方向可能就不太对。一直在背 LangGraph 怎么用、RAG 的流程是什么、MCP 和 Function Calling 有什么区别，却没怎么认真复盘过自己做的项目。

其实面试官想听的，是“出过什么问题, 后来是怎么修的”。

比如做文档问答，刚开始跑通的时候都挺顺的，上传文档、切分、向量化、检索、让模型生成答案，整个流程看起来都没什么问题。demo 一演示，效果看着也不错。

但一到真实的结构复杂的文档就不行了, 一张表格被切成了好几个 Chunk，检索的时候只召回了其中一部分, 全是碎片，最后模型回答错了。这种时候是继续改 Prompt，还是应该先检查 Chunking 和召回结果？

我觉得能把这个问题想明白，比单纯把 RAG 流程背下来有用得多。

这种坑，你不说，面试官根本不知道你踩过；你说了，他反而觉得你真的做过。

Agent 也是一样。

工具调用失败了怎么办？参数不符合 Schema 怎么处理？模型一直重复调用同一个工具怎么办？

这些问题我以前不是完全没想过，但确实没有系统地整理过。

还有一些设计上的取舍。

比如对话历史太长了，为什么选择摘要压缩，而不是直接截断？如果效果和响应速度冲突了，应该优先保证哪个？

有些问题其实没有唯一正确的答案。

面试官继续追问的时候，你能不能解释自己为什么这么做，才是重点。

我现在反而觉得，准备 AI 岗面试，不一定要急着学更多框架。

先把一个自己真正做过的项目理清楚。为什么要做这个功能？当时为什么选这个方案？遇到问题怎么定位？如果现在重新做一次，会不会换一种实现？

这些问题看起来挺简单的，但真让自己脱离准备好的话术，从头讲一遍，还是挺难的。

尤其是对于我这种从前端转 AI Agent 开发的人来说，之前习惯了功能实现就算完成，现在得慢慢补上工程设计和问题排查这部分思考。

说白了，现在 AI 岗招人，招的不是“会用大模型的人”，而是“能把一个不靠谱的东西，做成一个能用、能兜底、出了问题能讲清楚的人”。

最近也在重新整理项目，才发现以前很多觉得理所当然的设计，其实都值得再想一遍。

你最近面试，有没有也被问住？被问到过最难回答的项目问题是什么？

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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